Como a observabilidade melhora os fluxos de trabalho de TI e segurança na área da saúde
Hoje, as organizações de saúde enfrentam escassez de pessoal e habilidades de TI, além de desafios de segurança e fluxos de trabalho de TI. Quando a TI reage a relatos de interrupções de usuários, muitas vezes é tarde demais.
“Ter um sistema offline pode significar a diferença entre a vida e a morte”, afirma Bill Lobig, vice-presidente de gerenciamento de produtos de automação da IBM . “Isso é particularmente problemático na área da saúde.”
Ferramentas de observabilidade permitem que as organizações analisem o estado interno de um sistema. As organizações implementam conjuntos completos de ferramentas tecnológicas de observabilidade tanto na nuvem quanto no hardware. O objetivo é obter visibilidade total do desempenho dos aplicativos e da rede de uma organização.
“Uma ferramenta de observabilidade pode monitorar cada transação, chamada de API e rastreamento”, diz Lobig. “Ela possui um rico conjunto de objetivos de nível de serviço que abrangem desde a disponibilidade até a latência e todas essas diferentes dimensões quando usada com IA.”
Embora mais da metade das organizações digam que a observabilidade permite que elas identifiquem problemas de desempenho dos quais não tinham conhecimento, apenas 23% das empresas implementaram a observabilidade full-stack e a implantaram em 90% de suas empresas, de acordo com "The State of Observability 2024", um relatório da OpsRamp, uma empresa da Hewlett Packard Enterprise .
“Pipelines de observabilidade unificada consolidam dados de todo o ambiente digital de uma organização em um fluxo único e consistente, eliminando silos entre TI, segurança e operações comerciais”, afirma Tom Andriola , diretor de IA para o setor público da Dynatrace . “Esses pipelines alimentam painéis em tempo real, alimentados por insights baseados em IA, permitindo que as organizações monitorem o desempenho, acompanhem KPIs e tomem decisões mais rápidas e baseadas em dados.”
Abordando a escassez de pessoal e habilidades de TICom a escassez de pessoal, as organizações recebem muitos alertas , o que pode levar ao esgotamento profissional. Além disso, podem ter dificuldade para acompanhar a complexidade dos ambientes de TI modernos. Os sistemas de saúde enfrentam uma incompatibilidade de competências e pouco investimento no desenvolvimento da força de trabalho de TI, afirma Andriola.
“Setores como o da saúde, que precisam conciliar remuneração com orçamentos operacionais apertados , muitas vezes sentem os efeitos mais agudos”, diz Andriola. “Como resultado, médicos e pacientes dependem de serviços digitais confiáveis e seguros, mas as equipes de TI muitas vezes estão sobrecarregadas, enfrentando um fluxo constante de alertas, ferramentas isoladas e dados fragmentados — tudo isso contribuindo para o esgotamento e a ineficiência.”
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As organizações de saúde estão sobrecarregadas com muitas ferramentas e configurações de digitalização, diz Lobig. Alguns processos são mal definidos e os silos dificultam os esforços de observabilidade .
“Muitas organizações costumam ter múltiplas ferramentas de monitoramento e segurança desconectadas, que fornecem apenas uma visão parcial do seu ambiente”, diz Andriola. “Isso aumenta a fragmentação e a complexidade operacional, além de atrasar a resolução de problemas.”
Andriola destaca os perigos do tempo de inatividade na área da saúde: “Em ambientes clínicos, cada segundo conta, e o tempo de inatividade não é apenas perturbador, é potencialmente perigoso. Seja no pronto-socorro, na sala de cirurgia ou no suporte a cuidados personalizados, os sistemas de saúde devem operar em um modelo em tempo real e sempre ativo.”
A observabilidade pode simplificar a complexidade em organizações com serviços digitais interconectados, diz Andriola.
Como a observabilidade fornece visibilidade para superar pontos cegosFerramentas de observabilidade fornecem uma topologia de aplicação para ajudar as organizações a entender a interconectividade de sistemas e endpoints de rede, além de mapear o fluxo de informações. Com os dados fornecidos pelas ferramentas de observabilidade, as organizações podem colocar vulnerabilidades em quarentena, sugere Lobig.
“Em particular, a capacidade de entender fluxos de informações, fluxos de serviços e aplicativos de quarentena e/ou pontos finais com base nesses vetores de vulnerabilidade é algo que as ferramentas de observabilidade podem fazer”, explica ele.
Para atenuar os "pontos cegos" dos aplicativos de monitoramento tradicionais, as ferramentas de observabilidade fornecem uma "fonte única de verdade" e visibilidade de ponta a ponta. Elas reforçam a governança em ambientes de nuvem, edge e híbridos, além de integrar plataformas de dados e cargas de trabalho de modelos de linguagem de grande porte (LLM) , afirma Andriola.
“ Plataformas de observabilidade mais avançadas unificam pipelines de dados, telemetria de segurança e análises de negócios em um único fluxo, permitindo insights consistentes e confiáveis em escala”, explica ele. “Essas ferramentas ajudam as equipes a entender como os dados fluem entre silos e camadas analíticas, gerando confiança na tomada de decisões operacionais e estratégicas.”
Ferramentas de observabilidade abordam silos centralizando e otimizando a coleta e a análise de dados. Essas ferramentas também correlacionam insights para organizações como sistemas de saúde. Na área da saúde, a observabilidade pode minimizar interrupções em sistemas críticos para os médicos e melhorar a postura de segurança da organização, afirma Andriola.
Lacunas no atendimento ao paciente podem ser fatais, mas a observabilidade completa pode reduzir interrupções para médicos e profissionais de TI. Consoles de eventos em ferramentas de observabilidade permitem que as organizações mantenham a visibilidade e a capacidade de resposta enquanto consolidam dados de vários sistemas.
“Mas a visibilidade por si só não basta”, enfatiza Andriola. “No ambiente atual, onde o volume e a velocidade operacionais estão superando os modelos tradicionais de TI, somente plataformas de observabilidade que oferecem inteligência e automação integradas podem escalar conforme a demanda.”
A visibilidade completa da pilha torna a equipe de TI mais eficaz , ele diz: "Ao dar a eles visibilidade completa em tempo real e contexto claro sobre problemas de desempenho ou segurança, a observabilidade ajuda as equipes a otimizar sistemas proativamente, resolver problemas mais rapidamente e concentrar sua experiência onde é mais importante."
Tom Andriola Diretor de IA para o Setor Público, Dynatrace
O uso de IA em operações de TI é uma estratégia fundamental que permite às organizações automatizar correções, reduzir distrações e abordar problemas proativamente. Permite que as organizações criem redes autoconscientes para evitar tempo de inatividade e perdas financeiras.
“As empresas de hoje exigem uma mentalidade que priorize a automação para acompanhar as ameaças emergentes e a crescente complexidade, especialmente diante dos desafios persistentes de contratação”, afirma Andriola. “Algumas plataformas avançadas de observabilidade, especialmente aquelas que integram AIOps , ajudam a diminuir a lacuna de habilidades, reduzindo as cargas de trabalho manuais e gerando insights acionáveis em tempo real.”
O AIOps pode fornecer menos alertas falsos , análise mais rápida da causa raiz e detecção precisa de vulnerabilidades e anomalias, explica ele.
“Acredito que AIOps seja uma funcionalidade implícita da observabilidade”, diz Lobig. “Trata-se, na verdade, de usar IA para tornar as coisas mais inteligentes, como muitos fornecedores estão fazendo em diversos domínios relacionados à tecnologia.”
Modelos e agentes de IA permitirão que as organizações desenvolvam ainda mais suas estratégias de observabilidade. À medida que as ferramentas de observabilidade evoluem, os líderes de TI precisam desenvolver uma nova confiança nos agentes de IA e nos LLMs, de acordo com Andriola.
“Investir em observabilidade unificada não é apenas uma decisão de TI”, afirma. “É um compromisso estratégico com resiliência, desempenho e alinhamento de negócios em um mundo onde as operações digitais são as operações.”
No futuro, a observabilidade também deve abordar a explicabilidade e o desempenho à medida que as organizações adotam LLMs e agentes de IA.
“Nem todas as plataformas oferecem esse nível de percepção contextual, o que se tornará cada vez mais importante para manter a visibilidade em sistemas dinâmicos e inteligentes”, diz Andriola.
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